분류 전체보기 (3508) 썸네일형 리스트형 AI 시대, 기업의 성과를 좌우하는 것은 기술이 아니라 활용 방식이다 AI가 업무에 빠르게 도입되면서 기업은 시간과 비용을 줄이고 생산성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 특히 젊은 직원들은 디지털 환경에 익숙하기 때문에 AI 역시 자연스럽게 잘 활용할 것이라는 기대를 받습니다.하지만 실제 업무에서는 같은 AI 도구를 사용하더라도 직원마다 결과에 큰 차이가 나타납니다. 중요한 것은 단순히 AI를 사용할 줄 아는지가 아닙니다. 자신의 업무를 이해하고, AI가 만들어낸 결과를 비판적으로 검토하며, 필요한 방향으로 수정하고 실제 업무 결과에 연결할 수 있어야 합니다.기업의 성장 방식 역시 비슷한 관점에서 생각해볼 필요가 있습니다. 빠르게 규모를 키우기 위해 많은 외부 자금을 확보하는 방식이 오랫동안 주목받았지만, 장기적으로 성장하는 기업은 반드시 같은 방식을 선택하는 .. Hermes Agent Bot Mode란? 역할별 AI 봇 구성과 에이전트 간 협업 방식 AI 에이전트를 하나만 사용하는 방식에서 벗어나 여러 에이전트를 각각 다른 역할의 봇으로 구성하고 서로 작업을 주고받는 방식이 등장했습니다. Nous Research의 오픈소스 AI 에이전트인 Hermes Agent에 추가된 Bot Mode가 그 기능입니다.Bot Mode에서는 하나의 AI 에이전트 세션을 여러 개의 이름 있는 봇으로 확장할 수 있습니다. 각 봇은 독립적인 채팅, 메모리, 스킬, 인증 정보와 모델 설정을 가지며, Agent Inbox를 통해 다른 봇에게 작업을 전달할 수 있습니다.특히 Bot Mode는 별도의 복잡한 저장 구조를 새롭게 만드는 대신 Hermes가 기존에 제공하던 프로필 구조를 활용한다는 점이 특징입니다. 현재는 Hermes Desktop에 기본 포함되어 있으며 Hermes.. 인간이 AI 에이전트 루프의 중심이어야 하는 이유 AI를 사용하면 더 많은 일을 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 하지만 AI를 적극적으로 활용한다고 해서 항상 생산성이 높아지는 것은 아닙니다. 오히려 여러 에이전트와 대화를 동시에 실행하고, 자동화와 병렬화를 늘리는 과정에서 미완성 작업과 읽지 않는 결과물만 쌓일 수도 있습니다.몇 주간 AI를 사용하지 않은 경험을 통해 기존의 AI 활용 습관을 돌아본 한 사례는 이러한 문제를 잘 보여줍니다. AI는 분명 유용한 도구이지만, 사용 방식에 따라 생산성을 높이는 도구가 될 수도 있고 직접 해야 할 일을 미루게 하는 보호막이 될 수도 있습니다.결국 중요한 것은 AI를 얼마나 많이 사용하는지가 아닙니다. AI를 사용해야 할 때와 사용하지 않아야 할 때를 구분하고, 인간이 전체 작업의 중심에서 AI를 필요할 때만 .. AI 에이전트와 함께 영상 편집한다, macOS 오픈소스 편집기 palmier-pro AI를 활용한 영상 제작이 늘어나면서 영상 생성뿐 아니라 편집 과정에도 AI를 활용하려는 관심이 커지고 있습니다. palmier-pro는 이런 흐름에 맞춰 타임라인 안에서 사용자와 AI 에이전트가 함께 영상을 생성하고 편집할 수 있도록 설계된 macOS 영상 편집기입니다.Swift로 처음부터 새롭게 개발됐으며 Premiere Pro를 지향하는 편집 환경에 AI를 통합했습니다. Seedance, Kling, Nano Banana Pro 같은 생성형 AI 모델을 이용해 영상과 이미지를 만들 수 있고, MCP를 통해 Claude, Codex, Cursor 등의 외부 에이전트와 연결할 수도 있습니다.특히 영상 편집기 본체와 MCP 서버, 에이전트 챗은 오픈소스로 제공하면서 생성형 AI 처리 부분은 클로즈드소스로.. Wails v3 Beta, Go 데스크톱 앱 개발 구조를 다시 설계하다 Go 백엔드와 HTML/CSS/JS 기반 프론트엔드로 데스크톱 애플리케이션을 만들 수 있는 Wails가 v3 Beta 단계에 진입했습니다. 기존 Wails는 가벼운 Electron 대안으로 활용할 수 있다는 점에 초점이 맞춰져 있었지만, v3에서는 단순한 GUI 래퍼를 넘어 복잡한 데스크톱 애플리케이션을 만들 수 있도록 애플리케이션 구조 자체를 크게 변경했습니다.특히 Application, Window, Service를 중심으로 애플리케이션의 구조와 수명주기를 명확하게 관리하고, 멀티윈도우를 기본 기능으로 지원하는 것이 주요 변화입니다. 여기에 Go Service와 TypeScript 바인딩, Server Build, 공개된 Taskfile 기반 빌드 과정 등이 더해졌습니다.다만 Wails v3는 아직 .. Grok 4.6, AAII 61점으로 확인된 비용 대비 성능 경쟁력 Grok 4.6이 Artificial Analysis Intelligence Index(AAII)에서 61점을 기록하며 최상위권 모델에 이름을 올렸습니다. Claude Opus 5와 Fable 5가 각각 63점과 62점으로 앞선 가운데, Grok 4.6은 GPT-5.6 Sol과 같은 61점을 기록했습니다.특히 주목할 부분은 단순한 지능 점수보다 에이전트 작업 성능과 비용 효율성입니다. Grok 4.6은 도구를 활용해 여러 단계를 수행하는 작업에서 높은 성능을 보였으며, GPT-5.6 Sol이나 Claude Opus 5보다 낮은 토큰 가격을 유지하고 있습니다. 장시간 작업에서도 상대적으로 적은 턴과 입력 토큰을 사용해 작업을 수행한 것으로 나타났습니다.이번 평가를 통해 Grok 4.6의 AAII 점수와 주.. Replit이 만든 자율주행 기업, AI 에이전트로 조직의 업무 방식이 바뀌다 AI 에이전트는 이제 단순히 코드를 작성하거나 질문에 답하는 도구에 머물지 않고 있습니다. Replit은 AI 에이전트를 사내 시스템과 연결하고 여러 에이전트를 동시에 운영하면서, 개발뿐 아니라 데이터 분석·영업·마케팅·고객 지원까지 업무 범위를 확장하고 있습니다.Replit이 말하는 ‘자율주행 기업(The Self-Driving Company)’은 사람이 사라진 조직을 의미하지 않습니다. 사람이 목표와 우선순위, 중요한 문제와 절충점을 결정하고, AI 에이전트가 목표를 달성하기 위한 맥락을 수집하고 작업과 검증을 반복하는 조직을 뜻합니다.실제로 Replit은 2026년 1월 초부터 6월 말까지 전체 코드 기여량이 5.8배 증가했으며, 동일한 엔지니어 집단을 기준으로 1인당 생산량도 2.9배 증가했다고 .. Grok 4.6 출시, 500K 컨텍스트와 강화된 AI 에이전트 성능의 특징 SpaceXAI가 Grok 4.6을 출시했습니다. Grok 4.6은 Grok 4.5보다 더 큰 기반 모델을 만드는 대신, 추가 학습과 지도학습 데이터 재생성, 에이전트 환경에서의 강화학습을 통해 장시간 작업 수행 능력과 기술 업무 성능을 높인 것이 특징입니다.특히 500,000개의 컨텍스트 토큰을 지원하고 새로운 xhigh 추론 수준을 추가하면서 장시간 이어지는 AI 에이전트 작업, 코드 개발, 지식 기반 업무를 주요 활용 영역으로 제시하고 있습니다. 이번 글에서는 제공된 출시 정보를 바탕으로 Grok 4.6의 주요 변화와 성능, 가격, 접근 방법, 실제 활용 가능성을 정리합니다.Grok 4.6은 Grok 4.5에서 무엇이 달라졌나Grok 4.6의 핵심은 기반 모델의 크기를 키운 것이 아니라 포스트 트레.. 이전 1 2 3 4 ··· 439 다음
